1.简述hdfs block与mapreduce split之间的联系。
2.画出mapreduce的原理图
3.MapReduce源码解析之InputFormat
4.mapreduce的实现方式mapreduce的过程
简述hdfs block与mapreduce split之间的联系。
简述hdfs block与mapreduce split之间的联系：split是逻辑切片;而block是hdfs中切块的大小,block是物理切块。切块介绍如下：
中药炮制方法。将洗净软化后的药材，用机器或人工切铡制成块状的波段雷达公式源码炮制工艺过程。有些药物在煎熬时易于糊化者，宜切不等的块状，以便煎熬，如茯苓、葛根、六神曲等。
切块属于饮片切制方法之一，饮片切制是中药炮制的工序之一，是将净选后的药物进行软化，切成一定规格的块状，一般为8-mm的立方块。
饮片的切制目前多用机器切制。一些饮片类型的切制要求，机器不能满足的仍手工切制，如槟榔、浙贝母、鹿茸等薄片。
对于木质及动物骨、角类药物需特殊处理。金福配资网站源码镑片，多用于动物角类，如羚羊角、水牛角；刨片，多用于木质类药材，如檀香、松节、苏木；锉，有的药材习惯用粉末，如羚羊角、水牛角；劈，多用于木质类药材及动物骨骼，如降香、松节。
切片切块介绍如下：
切片和切块（Slice and Dice）指在多维数据结构中，按二维进行切片，按三维进行切块，可得到所需要的数据。
冰冻切片介绍如下：
在手术台上取下的组织放到冷冻机里面-度左右冻成硬块，制成切片用于快速诊断,该诊断仅作参考，应以石蜡诊断为主。
冰冻切片（frozen section）是一种在低温条件下使组织快速冷却到一定硬度，然后进行切片的方法。因其制作过程较石蜡切片快捷、教育管理系统源码php简便，而多应用于手术中的快速病理诊断。冰冻切片的种类较多，有低温恒冷箱冰冻切片法，二氧化碳冰冻切片法，甲醇循环制冷冰冻切片法等。
画出mapreduce的原理图
MapReduce是一种编程模型，专为大规模数据集（通常大于1TB）的并行处理而设计。其基本原理通过两个阶段实现：Map（映射）和Reduce（归约）。
在Map阶段，输入数据集被分割成多个小块（splits），每个小块独立地由一个或多个Map任务处理。Map任务读取输入数据块，将数据转换为键值对（key-value pairs），并应用用户定义的Map函数处理这些键值对，生成新的键值对集合。随后，Map阶段输出的键值对会根据键进行排序和分区，以确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reduce任务。
进入Reduce阶段，Reduce任务从Map阶段接收属于自己分区的键值对，并对这些键值对中的值进行归约处理。归约操作通过用户定义的Reduce函数完成，该函数接收一个键和该键对应的免费源码资源分享平台所有值的列表，然后合并这些值生成一个或零个输出值。最终，所有Reduce任务的结果合并成最终的输出数据。
这一过程高度并行化，Map和Reduce任务可以在大量机器上并发执行，从而显著加快大规模数据处理的速度。MapReduce通过抽象化并行处理、容错、数据局部性和负载均衡等复杂问题，简化了大规模数据处理的编程工作。
MapReduce源码解析之InputFormat
导读
深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。
类图与源码解析
InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，民宿出租app源码定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。
InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。
RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。
具体实现与操作流程
在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。
TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。
Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。
在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。
总结
本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。
mapreduce的实现方式mapreduce的过程
关于mapreduce的实现方式，mapreduce的过程这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！
1、1.首先介绍一下wordcount 早mapreduce框架中的 对应关系大家都知道 mapreduce 分为 map 和reduce 两个部分，那么在wordcount例子中，很显然 对文件word 计数部分为map，对 word 数量累计部分为 reduce；大家都明白 map接受一个参数，经过map处理后，将处理结果作为reduce的入参分发给reduce，然后在reduce中统计了word 的数量，最终输出到输出结果；但是初看遇到的问题：一、map的输入参数是个 Text之类的 对象，并不是 file对象二、reduce中并没有if-else之类的判断语句 ，来说明 这个word 数量 加 一次，那个word 加一次。
2、那么这个判断到底只是在 map中已经区分了 还是在reduce的时候才判断的三、map过程到底做了什么，reduce过程到底做了什么？为什么它能够做到多个map多个reduce？ 一、1. 怎么将 文件参数 传递 到 job中呢？在 client 我们调用了FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));实际上 addInputPath 做了以下的事情（将文件路径加载到了conf中）public static void addInputPath(Job job, Path path) throws IOException { Configuration conf = job.getConfiguration(); path = path.getFileSystem(conf).makeQualified(path); String dirStr = StringUtils.escapeString(path.toString()); String dirs = conf.get(INPUT_DIR); conf.set(INPUT_DIR, dirs == null ? dirStr : dirs + "," + dirStr); } 我们再来看看 FileInputFormat 是做什么用的， FileInputFormat 实现了 InputFormat 接口 ，这个接口是hadoop用来接收客户端输入参数的。
3、所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat，用来读取数据库的DBInputFormat等等。
4、 我们会看到 在 InputFormat 接口中 有getSplits方法，也就是说分片操作实际上实在 map之前 就已经做好了 ListgetSplits(JobContext job) Generate the list of files and make them into FileSplits.具体实现参考 FileInputFormat getSplits 方法：上面是FileInputFormat的getSplits()方法，它首先得到分片的最小值minSize和最大值maxSize，它们会被用来计算分片大小。
5、可以通过设置mapred.min.split.size和mapred.max.split.size来设置。
6、splits链表用来存储计算得到的输入分片，files则存储作为由listStatus()获取的输入文件列表。
7、然后对于每个输入文件，判断是否可以分割，通过computeSplitSize计算出分片大小splitSize,计算方法是：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));也就是保证在minSize和maxSize之间，且如果minSize<=blockSize<=maxSize，则设为blockSize。
8、然后我们根据这个splitSize计算出每个文件的inputSplits集合，然后加入分片列表splits中。
9、注意到我们生成InputSplit的时候按上面说的使用文件路径，分片起始位置，分片大小和存放这个文件的hosts列表来创建。
、最后我们还设置了输入文件数量：mapreduce.input.num.files。
、二、计算出来的分片有时怎么传递给 map呢 ？对于单词数量如何累加？我们使用了 就是InputFormat中的另一个方法createRecordReader() 这个方法：RecordReader： RecordReader是用来从一个输入分片中读取一个一个的K -V 对的抽象类，我们可以将其看作是在InputSplit上的迭代器。
、我们从API接口中可以看到它的一些方法，最主要的方法就是nextKeyvalue()方法，由它获取分片上的下一个K-V 对。
、 可以看到接口中有： public abstract boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException; public abstract KEYIN getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException; public abstract VALUEIN getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException; public abstract float getProgress() throws IOException, InterruptedException; public abstract void close() throws IOException; FileInputFormat Direct Known Subclasses:CombineFileInputFormat, KeyValueTextInputFormat, NLineInputFormat, SequenceFileInputFormat, TextInputFormat 对于 wordcount 测试用了 NLineInputFormat和 TextInputFormat 实现类 在 InputFormat 构建一个 RecordReader 出来，然后调用RecordReader initialize 的方法，初始化RecordReader 对象 那么 到底 Map是怎么调用 的呢？ 通过前边我们 已经将 文件分片了，并且将文件分片的内容存放到了RecordReader中， 下面继续看看这些RecordReader是如何被MapReduce框架使用的 终于 说道 Map了 ，我么如果要实现Map 那么 一定要继承 Mapper这个类 public abstract class Context implements MapContext { } protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, Context context) throws IOException,InterruptedException { } protected void cleanup(Context context ) throws IOException, InterruptedException { } public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException { }我们写MapReduce程序的时候，我们写的mapper都要继承这个Mapper.class，通常我们会重写map()方法，map()每次接受一个K-V对，然后我们对这个K-V对进行处理，再分发出处理后的数据。
、我们也可能重写setup()以对这个map task进行一些预处理，比如创建一个List之类的；我们也可能重写cleanup()方法对做一些处理后的工作，当然我们也可能在cleanup()中写出K-V对。
、举个例子就是：InputSplit的数据是一些整数，然后我们要在mapper中算出它们的和。
、我们就可以在先设置个sum属性，然后map()函数处理一个K-V对就是将其加到sum上，最后在cleanup()函数中调用context.write(key,value); 最后我们看看Mapper.class中的run()方法，它相当于map task的驱动，我们可以看到run()方法首先调用setup()进行初始操作，然后对每个context.nextKeyValue()获取的K-V对，就调用map()函数进行处理，最后调用cleanup()做最后的处理。
、事实上，从context.nextKeyValue()就是使用了相应的RecordReader来获取K-V对的。
、 我们看看Mapper.class中的Context类，它继承与MapContext，使用了一个RecordReader进行构造。
、下面我们再看这个MapContext。
、 public MapContextImpl(Configuration conf, TaskAttemptID taskid, RecordReader reader, RecordWriter writer, OutputCommitter committer, StatusReporter reporter, InputSplit split) { super(conf, taskid, writer, committer, reporter); this.reader = reader; this.split = split; }RecordReader 看来是在这里构造出来了， 那么 是谁调用这个方法，将这个承载着关键数据信息的 RecordReader 传过来了 ？ 我们可以想象 这里 应该被框架调用的可能性比较大了，那么mapreduce 框架是怎么分别来调用map和reduce呢？ 还以为分析完map就完事了，才发现这里仅仅是做了mapreduce 框架调用前的一些准备工作， 还是继续分析 下 mapreduce 框架调用吧：1.在 job提交 任务之后 首先由jobtrack 分发任务， 在 任务分发完成之后 ，执行 task的时候，这时 调用了 maptask 中的 runNewMapper 在这个方法中调用了 MapContextImpl， 至此 这个map 和框架就可以联系起来了。
